Bár a Volkswagen leginkább az elektromos meghajtás felé való nyitásra fókuszál a cégben való változtatások terén, a vállalat vezetője mégis úgy látja, hogy az önvezető technológia fogja leginkább megváltoztatni az autókat. Herbert Diess szerint az autonóm vezetési funkciók hozzáadása sokkal nagyobb változást jelent, mint a meghajtás elektromosra váltása.

A Volkswagen jelenleg átszervezi üzleti tevékenységet, hogy több elektromos autót tudjon gyártani, azzal a végcéllal, hogy a következő évtized közepe táján teljesen áttérjen csak az elektromos járművek előállítására. Már most is befektet több akkumulátorgyár létrehozásába szerte a világon annak érdekében, hogy elláthassa akkumulátorral az összes leendő EV-jét. Csak ebben az évben 1 millió jármű eladását tervezi, és 2025-re globális EV-vezetővé akar válni.

De Herbert Diess-nek abban igaza lehet, hogy az önvezetés sokkal inkább megváltoztathatja az autókat a jelenleg ismertekhez képest, mint az elektromosítás.

Az utóbbi időben már kaptunk ízelítőt abból, hogy milyen szinten hathat az autók kialakítására az önvezetés: néhány autónak forgatható, dönthető ülései vannak, rendhagyó belső terekkel, míg másoknak már ablakai sincsenek, amin ki lehetne nézni.

De az is lehet, hogy az önvezetés nem fejlődött olyan gyorsan, mint számíthatnánk rá az alapján, hogy mennyi pénzt költenek a fejlesztésére. Sok cég, nem csak autógyártók, dolgozik az automata vezetés tökéletesítésén, és az AlixPartners tanácsadó cég szerint az önvezetés technikai költségei az évtized végére legalább 60 százalékkal csökkennek majd.

Ez több cég számára teszi lehetővé, hogy automata technológiát használjon megfizethetőbb alkalmazásokban. A hírek szerint a Volkswagen évente mintegy 3 milliárd dollárt költ szoftverekre, bár nem minden pénzt fordítanak az önvezetésre. Diess azt is elmondta, hogy bár szoftver téren a Volkswagen nincs vezető pozícióban, elég jó helyzetben vannak ahhoz, hogy továbbra is erős szereplői legyenek a jövő autóiparának.

Forrás: InsideEVs

https://insideevs.com/news/516173/vw-ceo-autonomous-not-electrification/

Brit képviselők szerint bármely lépés, amely lehetővé teszi az önvezető autók intelligens autópályákon való közlekedését, jelentősen rontja az utak biztonságát.

Az új típusú járművek közlekedését az év későbbi részében engedélyezik a brit autópályákon alacsony sebességnél.

De a Commons közlekedési bizottságának intelligens autópálya-biztonsággal kapcsolatos vizsgálata azt mondja, hogy az önvezető vagy autonóm autókra való áttérés komoly biztonsági problémákat okozhat. Valamint az intelligens autópályák és más utak teljes biztonságossá tételének egyetlen módja az, hogy teljesen megszabadulnak a járművezetőktől és a technológiára hagyjuk az irányítást.

A Brit Közlekedési Minisztérium közölte, hogy az „automatizált sávtartó rendszerek” lesznek az első engedélyezett automata vezetési módok. Ezeknél a rendszereknél a technológia szabályozza az autó helyzetét és sebességét a sávban, és a jármű sebességét 60 km/h-ra korlátozza.

Sarah Simpson, a közlekedéstervezés szakértője, aki független felülvizsgálatot végzett az intelligens autópályákon, elmondta a képviselőknek, hogy „komolyan aggódik” az autonóm autók főbb utakra való beengedése miatt.

Elmondta, hogy az önvezető járműveknek „egy válaszuk” van a sávjukban előttük bekövetkező meghibásodásokra, és az „a fékezés, és nem a kanyarodás vagy bármi más, amit egy emberi sofőr tenne”.

A biztonsággal kapcsolatban megjegyezte: „Az elkövetkező években óriási az esély arra, hogy a helyzet jelentősen rosszabbodjon, mielőtt a technológiai megoldások reményt adnának a javulásra”.

Mike Mackinnon tanácsadó, a Közlekedési Minisztérium egykori köztisztviselője elmondta: „Az utak akkor lesznek a legbiztonságosabbak, ha nincs sofőr, és teljesen automatizált járművek közlekednek az utakon, amelyek kommunikálnak egymással.”

A bizottságnak azt mondták, hogy a „dinamikus”, leállósávval rendelkező intelligens autópályák bevezetése során – amelyeket most a csak forgalmi sávokból álló (ALR) verzióval helyettesítenek – „túlnyomórészt a költségmegtakarításokra összpontosítottak”. Sarah Simson szerint ez egy olyan útkialakításra való váltást jelent, amely „kevésbé biztonságos, hogy kevesebb költséggel járjon”.

A hivatalos adatok azt mutatják, hogy a hagyományos autópályákon évente 16 üzemzavar fordul elő forgalmi sávban mérföldenként, míg az ALR intelligens autópályákon 62.

Miss Simpson a forgalmi sávban való lerobbanást „potenciális katasztrófának” nevezte. A bizottságnak azt mondták, hogy az intelligens autópályákat lefedő CCTV hálózatot nem „figyelik aktívan”, mivel egyetlen megyei irányítószobában akár 300 kép is lehet, amelyet „az emberek nem képesek egyszerre nyomon követni”.

David Metz professzor, a University College London Közlekedési Tanulmányok Központjának elmondta, hogy a kormány 2050-re megnövekedett forgalmi szintet becslő modelljeit „félreértelmezték”. Azt állította, hogy a modellek „optimizmusra hajlanak”, amelyet azért építettek be, hogy „garantáljanak” egy adott eredményt.

A miniszterek megígérték, hogy a biztonság javítása érdekében a radar technológiát jövőre hozzáillesztik az intelligens autópálya-hálózathoz. A kampányolók azonban a hálózat felszámolását és a leállósávok visszaállítását szorgalmazták.

A 2019-ig tartó öt évben összesen 38 ember vesztette életét az intelligens autópályákon.

Forrás: DailyMail

https://www.dailymail.co.uk/news/article-9695011/Self-driving-cars-make-smart-motorways-dangerous.html

Az önvezető autók általában egy óriás forgó hengerrel a tetejükön közlekednek, ez a lidar. A lidar infravörös fény impulzusokat küld ki, és méri az időtartamot, amíg az a tárgyakról visszaverődik. Így egy pontokból álló 3D térképet hoz létre, amely pillanatképként mutatja az autó környezetét.

A lidar egyik hátránya, hogy 3D adathalmaza óriási és számításigényes. Például egy tipikus 64 csatornás érzékelő másodpercenként több mint 2 millió pontot produkál. A további térbeli dimenzió miatt a korszerű 3D-s modellek 14-szer több számítást igényelnek a kép 2D-s megfelelőjéhez képest. Ez azt jelenti, hogy a hatékony navigálás érdekében a mérnököknek először általában 2D-re kell összecsukniuk az adatokat – ennek mellékhatása az, hogy jelentős információvesztést okoz.

Az MIT egy csapata egy önvezető rendszeren dolgozik, amely gépi tanulást használ, így nincs szükség egyedi kézi hangolásra. Új end-to-end keretrendszerük autonóm módon tud navigálni, csak a nyers 3D-s pontfelhő-adatokat és az alacsony felbontású GPS-térképeket felhasználva, hasonlóan a mai okostelefonokhoz.

A nyers lidar adatokból a végpontok közötti tanulás számítási szempontból intenzív folyamat, mivel hatalmas mennyiségű érzékszervi információit igényel a számítógéptől a kormányzás megtanulásához. Emiatt a csapatnak új mély tanulási összetevőket kellett megterveznie, amelyek hatékonyabban kihasználják a modern GPU-hardvereket, hogy valós időben irányítsák a járművet.

“Optimalizáltuk megoldásainkat algoritmusok és rendszer szempontjából egyaránt, nagyjából 9-szeres kumulatív gyorsulást értünk el a meglévő 3D lidar megközelítésekhez képest” – mondta Ph.D. Zhijian Liu diák, aki a cikk társszerzője volt Alexander Amini mellett.

A tesztek során a kutatók kimutatták, hogy rendszerük csökkentette azoknak az eseteknek a számát, amikor az embernek át kellett vennie az irányítást a géptől, még az érzékelők súlyos meghibásodásai esetén is.
Az önvezető autók kameráinak, valamint a rendszerek lidar érzékelőinek hasonló problémái vannak rossz időjárási viszonyok közt, mint az emberi szemnek a tükröződés miatt, amikor például egy alagútból hirtelen kiér a fényre. Ennek kezelésére az MIT csapatának rendszere különböző súlyokat rendel az egyes előrejelzésekhez egy döntés meghozatalakor. (Egy alagútból való kilépéskor például minden előrejelzést figyelmen kívül hagyna, amely bizonytalan a pontatlan szenzoros adatoknak köszönhetően.)

A csapat „hibrid bizonyításos fúzió”-nak nevezi megközelítését, mivel egyesíti a különböző irányítási döntéseket a mozgásra vonatkozó választásainak meghozatala során.

“Azáltal, hogy a modell bizonytalansága szerint összesíti a kontroll-előrejelzéseket, a rendszer alkalmazkodni tud a váratlan eseményekhez” – mondja Daniela Rus, az MIT professzora, a tanulmány egyik vezető szerzője.
Sok szempontból maga a rendszer három korábbi MIT-projekt fúziója:

• MapLite, kézzel hangolt keret nagyfelbontású 3D-s térképek nélküli vezetéshez
• “variációs végpontok közötti navigáció”, gépi tanulási rendszer, amelyet emberi vezetési adatok felhasználásával képeznek ki, hogy megtanulják, hogyan kell navigálni.
• SPVNAS, egy hatékony 3D mély tanulási megoldás, amely optimalizálja a neurális architektúrát és a következtetési könyvtárat.

“Kihasználtuk a térkép nélküli vezetési megközelítés előnyeit, és kombináltuk a végpontok közötti gépi tanulással, így nincs szükségünk szakértő programozókra a rendszer kézi hangolásához” – mondja Amini.

Következő lépésként a csapat azt tervezi, hogy rendszerét továbbra is a valós világban – kedvezőtlen időjárási körülmények és más járművekkel való dinamikus interakcióban – teszteli, hogy egyre összetettebbé váljon.

Forrás: Tech Xplore

https://techxplore.com/news/2021-05-efficient-lidar-self-driving-cars.html

Bár a Volkswagen leginkább az elektromos meghajtás felé való nyitásra fókuszál a cégben való változtatások terén, a vállalat vezetője mégis úgy látja, hogy az önvezető technológia fogja leginkább megváltoztatni az autókat. Herbert Diess szerint az autonóm vezetési funkciók hozzáadása sokkal nagyobb változást jelent, mint a meghajtás elektromosra váltása.

A Volkswagen jelenleg átszervezi üzleti tevékenységet, hogy több elektromos autót tudjon gyártani, azzal a végcéllal, hogy a következő évtized közepe táján teljesen áttérjen csak az elektromos járművek előállítására. Már most is befektet több akkumulátorgyár létrehozásába szerte a világon annak érdekében, hogy elláthassa akkumulátorral az összes leendő EV-jét. Csak ebben az évben 1 millió jármű eladását tervezi, és 2025-re globális EV-vezetővé akar válni.

De Herbert Diess-nek abban igaza lehet, hogy az önvezetés sokkal inkább megváltoztathatja az autókat a jelenleg ismertekhez képest, mint az elektromosítás.

Az utóbbi időben már kaptunk ízelítőt abból, hogy milyen szinten hathat az autók kialakítására az önvezetés: néhány autónak forgatható, dönthető ülései vannak, rendhagyó belső terekkel, míg másoknak már ablakai sincsenek, amin ki lehetne nézni.

De az is lehet, hogy az önvezetés nem fejlődött olyan gyorsan, mint számíthatnánk rá az alapján, hogy mennyi pénzt költenek a fejlesztésére. Sok cég, nem csak autógyártók, dolgozik az automata vezetés tökéletesítésén, és az AlixPartners tanácsadó cég szerint az önvezetés technikai költségei az évtized végére legalább 60 százalékkal csökkennek majd.

Ez több cég számára teszi lehetővé, hogy automata technológiát használjon megfizethetőbb alkalmazásokban. A hírek szerint a Volkswagen évente mintegy 3 milliárd dollárt költ szoftverekre, bár nem minden pénzt fordítanak az önvezetésre. Diess azt is elmondta, hogy bár szoftver téren a Volkswagen nincs vezető pozícióban, elég jó helyzetben vannak ahhoz, hogy továbbra is erős szereplői legyenek a jövő autóiparának.

Forrás: InsideEVs

https://insideevs.com/news/516173/vw-ceo-autonomous-not-electrification/

Brit képviselők szerint bármely lépés, amely lehetővé teszi az önvezető autók intelligens autópályákon való közlekedését, jelentősen rontja az utak biztonságát.

Az új típusú járművek közlekedését az év későbbi részében engedélyezik a brit autópályákon alacsony sebességnél.

De a Commons közlekedési bizottságának intelligens autópálya-biztonsággal kapcsolatos vizsgálata azt mondja, hogy az önvezető vagy autonóm autókra való áttérés komoly biztonsági problémákat okozhat. Valamint az intelligens autópályák és más utak teljes biztonságossá tételének egyetlen módja az, hogy teljesen megszabadulnak a járművezetőktől és a technológiára hagyjuk az irányítást.

A Brit Közlekedési Minisztérium közölte, hogy az „automatizált sávtartó rendszerek” lesznek az első engedélyezett automata vezetési módok. Ezeknél a rendszereknél a technológia szabályozza az autó helyzetét és sebességét a sávban, és a jármű sebességét 60 km/h-ra korlátozza.

Sarah Simpson, a közlekedéstervezés szakértője, aki független felülvizsgálatot végzett az intelligens autópályákon, elmondta a képviselőknek, hogy „komolyan aggódik” az autonóm autók főbb utakra való beengedése miatt.

Elmondta, hogy az önvezető járműveknek „egy válaszuk” van a sávjukban előttük bekövetkező meghibásodásokra, és az „a fékezés, és nem a kanyarodás vagy bármi más, amit egy emberi sofőr tenne”.

A biztonsággal kapcsolatban megjegyezte: „Az elkövetkező években óriási az esély arra, hogy a helyzet jelentősen rosszabbodjon, mielőtt a technológiai megoldások reményt adnának a javulásra”.

Mike Mackinnon tanácsadó, a Közlekedési Minisztérium egykori köztisztviselője elmondta: „Az utak akkor lesznek a legbiztonságosabbak, ha nincs sofőr, és teljesen automatizált járművek közlekednek az utakon, amelyek kommunikálnak egymással.”

A bizottságnak azt mondták, hogy a „dinamikus”, leállósávval rendelkező intelligens autópályák bevezetése során – amelyeket most a csak forgalmi sávokból álló (ALR) verzióval helyettesítenek – „túlnyomórészt a költségmegtakarításokra összpontosítottak”. Sarah Simson szerint ez egy olyan útkialakításra való váltást jelent, amely „kevésbé biztonságos, hogy kevesebb költséggel járjon”.

A hivatalos adatok azt mutatják, hogy a hagyományos autópályákon évente 16 üzemzavar fordul elő forgalmi sávban mérföldenként, míg az ALR intelligens autópályákon 62.

Miss Simpson a forgalmi sávban való lerobbanást „potenciális katasztrófának” nevezte. A bizottságnak azt mondták, hogy az intelligens autópályákat lefedő CCTV hálózatot nem „figyelik aktívan”, mivel egyetlen megyei irányítószobában akár 300 kép is lehet, amelyet „az emberek nem képesek egyszerre nyomon követni”.

David Metz professzor, a University College London Közlekedési Tanulmányok Központjának elmondta, hogy a kormány 2050-re megnövekedett forgalmi szintet becslő modelljeit „félreértelmezték”. Azt állította, hogy a modellek „optimizmusra hajlanak”, amelyet azért építettek be, hogy „garantáljanak” egy adott eredményt.

A miniszterek megígérték, hogy a biztonság javítása érdekében a radar technológiát jövőre hozzáillesztik az intelligens autópálya-hálózathoz. A kampányolók azonban a hálózat felszámolását és a leállósávok visszaállítását szorgalmazták.

A 2019-ig tartó öt évben összesen 38 ember vesztette életét az intelligens autópályákon.

Forrás: DailyMail

https://www.dailymail.co.uk/news/article-9695011/Self-driving-cars-make-smart-motorways-dangerous.html

Az önvezető autók általában egy óriás forgó hengerrel a tetejükön közlekednek, ez a lidar. A lidar infravörös fény impulzusokat küld ki, és méri az időtartamot, amíg az a tárgyakról visszaverődik. Így egy pontokból álló 3D térképet hoz létre, amely pillanatképként mutatja az autó környezetét.

A lidar egyik hátránya, hogy 3D adathalmaza óriási és számításigényes. Például egy tipikus 64 csatornás érzékelő másodpercenként több mint 2 millió pontot produkál. A további térbeli dimenzió miatt a korszerű 3D-s modellek 14-szer több számítást igényelnek a kép 2D-s megfelelőjéhez képest. Ez azt jelenti, hogy a hatékony navigálás érdekében a mérnököknek először általában 2D-re kell összecsukniuk az adatokat – ennek mellékhatása az, hogy jelentős információvesztést okoz.

Az MIT egy csapata egy önvezető rendszeren dolgozik, amely gépi tanulást használ, így nincs szükség egyedi kézi hangolásra. Új end-to-end keretrendszerük autonóm módon tud navigálni, csak a nyers 3D-s pontfelhő-adatokat és az alacsony felbontású GPS-térképeket felhasználva, hasonlóan a mai okostelefonokhoz.

A nyers lidar adatokból a végpontok közötti tanulás számítási szempontból intenzív folyamat, mivel hatalmas mennyiségű érzékszervi információit igényel a számítógéptől a kormányzás megtanulásához. Emiatt a csapatnak új mély tanulási összetevőket kellett megterveznie, amelyek hatékonyabban kihasználják a modern GPU-hardvereket, hogy valós időben irányítsák a járművet.

“Optimalizáltuk megoldásainkat algoritmusok és rendszer szempontjából egyaránt, nagyjából 9-szeres kumulatív gyorsulást értünk el a meglévő 3D lidar megközelítésekhez képest” – mondta Ph.D. Zhijian Liu diák, aki a cikk társszerzője volt Alexander Amini mellett.

A tesztek során a kutatók kimutatták, hogy rendszerük csökkentette azoknak az eseteknek a számát, amikor az embernek át kellett vennie az irányítást a géptől, még az érzékelők súlyos meghibásodásai esetén is.
Az önvezető autók kameráinak, valamint a rendszerek lidar érzékelőinek hasonló problémái vannak rossz időjárási viszonyok közt, mint az emberi szemnek a tükröződés miatt, amikor például egy alagútból hirtelen kiér a fényre. Ennek kezelésére az MIT csapatának rendszere különböző súlyokat rendel az egyes előrejelzésekhez egy döntés meghozatalakor. (Egy alagútból való kilépéskor például minden előrejelzést figyelmen kívül hagyna, amely bizonytalan a pontatlan szenzoros adatoknak köszönhetően.)

A csapat „hibrid bizonyításos fúzió”-nak nevezi megközelítését, mivel egyesíti a különböző irányítási döntéseket a mozgásra vonatkozó választásainak meghozatala során.

“Azáltal, hogy a modell bizonytalansága szerint összesíti a kontroll-előrejelzéseket, a rendszer alkalmazkodni tud a váratlan eseményekhez” – mondja Daniela Rus, az MIT professzora, a tanulmány egyik vezető szerzője.
Sok szempontból maga a rendszer három korábbi MIT-projekt fúziója:

• MapLite, kézzel hangolt keret nagyfelbontású 3D-s térképek nélküli vezetéshez
• “variációs végpontok közötti navigáció”, gépi tanulási rendszer, amelyet emberi vezetési adatok felhasználásával képeznek ki, hogy megtanulják, hogyan kell navigálni.
• SPVNAS, egy hatékony 3D mély tanulási megoldás, amely optimalizálja a neurális architektúrát és a következtetési könyvtárat.

“Kihasználtuk a térkép nélküli vezetési megközelítés előnyeit, és kombináltuk a végpontok közötti gépi tanulással, így nincs szükségünk szakértő programozókra a rendszer kézi hangolásához” – mondja Amini.

Következő lépésként a csapat azt tervezi, hogy rendszerét továbbra is a valós világban – kedvezőtlen időjárási körülmények és más járművekkel való dinamikus interakcióban – teszteli, hogy egyre összetettebbé váljon.

Forrás: Tech Xplore

https://techxplore.com/news/2021-05-efficient-lidar-self-driving-cars.html

Az elektromos jármű gyártás jelenleg egy „beágyazott szén” kihívással néz szembe, mondta Jefferies Simon Powell, globális kutatási vezető a CNBC-nek. „A kormányok által megcélzott környezetkímélő hatás érdekében a felhasználóknak tovább meg kell tartaniuk elektromos autóikat, mint a hagyományos benzines járműveket.”
Ennek oka az, hogy „óriási mennyiségű” a szénkibocsátás a járművekhez szükséges acél, alumínium és üveg előállítása és összeszerelése során. A probléma súlyosabb az elektromos járművek esetében, mivel ezek általában nehezebbek, mint benzines társaik.

„A gyárból való kikerülésükig az elektromos járművek károsabbak a környezetre,” mondta. „Több bennük az acél. A fékek nagyobbak. Az akkumulátorok nehezebbek.”

Relatíve nagyobb súlyuk annak köszönhető, hogy a gyártók elsősorban a hatótávolságra fókuszálnak az elektromos autók esetében, mondta Powell. Szemben a benzines motorokkal, amelyek már évtizedek óta az utakon vannak, az elektromos járművek töltési infrastruktúrája még kevésbé kiépített globálisan.

Powell előrejelzése szerint azonban az elektromos járművekben a „beágyazott szén” várhatóan végül a hagyományos járművekhez hasonló szintre csökken.

„A problémát a zöldebb acél oldja meg,” mondta. „Meg kell vizsgálni a hidrogén felhasználásának lehetőségét az acél gyártási folyamatában is.”

„Nem hiszem, hogy sok ember foglalkozik az acélipar zöldebbé tételével,” mondta Powell, beismerve, hogy nagy kihívást jelent az ágazat globális szén-dioxid mentesítése.

A fémet ma nagyrészt kokszból állítják elő, míg az alacsony szén-dioxid-kibocsátású acélgyártás általában erőforrás-igényesebb és költségesebb.

„Azt hiszem, ez hosszú ideig fog tartani. Nagy beruházásokról beszélünk, hosszútávú megtérüléssel” – mondta Powell.
Eközben a befektetőknek figyelemmel kell kísérniük az akkumulátortechnológia fejlődését is, mivel a nagyobb energiasűrűségű cellák elősegítik az elektromos járművek tömegének és potenciálisan a beágyazott szénnek a csökkentését – mondta Powell.

Forrás: CNBC

https://www.cnbc.com/2021/05/27/jefferies-on-the-carbon-challenges-in-electric-vehicle-manufacturing.html

A Tesla bejelentette, hogy hivatalosan is átáll a radar nélküli „Tesla Vision”-re a 3-as és az Y Modellen.
Ennek során az autógyártó figyelmeztet az Autopilot szolgáltatásainak néhány korlátozására.

Az elmúlt hónapokban a Tesla arról beszélt, hogy az Autopilot és a Full Self-Driving (Teljes Önvezetés) technológiát kizárólag a kamerákon alapuló számítógépes látás használatára helyezi át, és már nem támaszkodik az előre néző radarjára. Most pedig bejelentették, hogy teljesen eltávolítják a radart az Egyesült Államokban gyártott 3-as és Y Modellekről.

Folytatjuk az átállást kamera alapú Autopilot rendszerünkre a Tesla Vision-re. Az észak-amerikai piacra gyártott 3-as és Y-típusú járművek 2021 májusi szállításuktól kezdve már nem lesznek felszerelve radarral. Ezek lesznek az első Tesla járművek, amelyek a kamerával való látásra és az idegháló feldolgozásra támaszkodnak az Autopilot, a Teljes Önvezetés és bizonyos aktív biztonsági funkciók biztosításához. Azokat az ügyfeleket, akik 2021 májusa előtt rendeltek Tesla Vision-re támaszkodó autót, a szállítás előtt a Tesla fiókjukon keresztül értesítjük a változásról.
Az autógyártó figyelmeztetett, hogy az átállás néhány alap korlátozással fog járni az Autosteer, az Autopilot és a Full Self-Driving csomagba tartozó Smart Summon funkciók esetében:

Az Autosteer-t maximum 120 km/h-ra korlátozzák és hosszabb minimum követési távolságot határoznak meg hozzá.
A Smart Summon (amennyiben a felszereltség része) és az Emergency Lane Departure Avoidance (Vészhelyzetben sávelhagyást elkerülő rendszer) funkciók szállításkor letilthatók.

Szokás szerint a Tesla azt tervezi, hogy a technológia fejlesztését az éteren keresztüli szoftverfrissítések révén biztosítja, hogy helyreállítsák ezeket a funkciókat és javítsák jelenlegi képességeiket:

Az elkövetkezendő hetekben elkezdjük helyreállítani ezeket a funkciókat egy sor, az éteren keresztüli szoftverfrissítés révén. Az összes többi elérhető Autopilot és Teljes önvezető funkció a szállításkor lesz aktív, a megrendelés konfigurációjától függően.

A Tesla Vision legújabb változatát először a Tesla Full Self-Driving Beta programjának részeként fejlesztették ki, amelyet korai hozzáférési programjukban teszteltek.

Elon Musk vezérigazgató úgy látja, hogy a Tesla Vision az év végére elvezet a valóban 5. szintű autonóm vezetési rendszerhez, de ebben már korábban is tévedett.

A Tesla azt is megerősítette, hogy a Kínában gyártott S és az X modell, valamint a 3-as és Y-modell is áttér a Tesla Vision-re, bár határidőt erre nem mondott.

A kamerákon alapuló számítógépes látás gondolata azon alapul, hogy jelenleg az emberi agy az egyetlen ismert rendszer, amely képes vezetni. Ez pedig a szemből kapja az információkat, amihez a kamerák állnak a legközelebb.
A jármű körüli, különböző látómezővel rendelkező kamerákkal a Tesla jobb látást érhet el, mint az emberek, és már csak a számítógépes látás problémáját kell megoldani, amely az autógyártó véleménye szerint már nincsen messze.

Forrás: Electrek

https://electrek.co/2021/05/25/tesla-vision-without-radar-warns-limitations-first/

Bár a Volkswagen leginkább az elektromos meghajtás felé való nyitásra fókuszál a cégben való változtatások terén, a vállalat vezetője mégis úgy látja, hogy az önvezető technológia fogja leginkább megváltoztatni az autókat. Herbert Diess szerint az autonóm vezetési funkciók hozzáadása sokkal nagyobb változást jelent, mint a meghajtás elektromosra váltása.

A Volkswagen jelenleg átszervezi üzleti tevékenységet, hogy több elektromos autót tudjon gyártani, azzal a végcéllal, hogy a következő évtized közepe táján teljesen áttérjen csak az elektromos járművek előállítására. Már most is befektet több akkumulátorgyár létrehozásába szerte a világon annak érdekében, hogy elláthassa akkumulátorral az összes leendő EV-jét. Csak ebben az évben 1 millió jármű eladását tervezi, és 2025-re globális EV-vezetővé akar válni.

De Herbert Diess-nek abban igaza lehet, hogy az önvezetés sokkal inkább megváltoztathatja az autókat a jelenleg ismertekhez képest, mint az elektromosítás.

Az utóbbi időben már kaptunk ízelítőt abból, hogy milyen szinten hathat az autók kialakítására az önvezetés: néhány autónak forgatható, dönthető ülései vannak, rendhagyó belső terekkel, míg másoknak már ablakai sincsenek, amin ki lehetne nézni.

De az is lehet, hogy az önvezetés nem fejlődött olyan gyorsan, mint számíthatnánk rá az alapján, hogy mennyi pénzt költenek a fejlesztésére. Sok cég, nem csak autógyártók, dolgozik az automata vezetés tökéletesítésén, és az AlixPartners tanácsadó cég szerint az önvezetés technikai költségei az évtized végére legalább 60 százalékkal csökkennek majd.

Ez több cég számára teszi lehetővé, hogy automata technológiát használjon megfizethetőbb alkalmazásokban. A hírek szerint a Volkswagen évente mintegy 3 milliárd dollárt költ szoftverekre, bár nem minden pénzt fordítanak az önvezetésre. Diess azt is elmondta, hogy bár szoftver téren a Volkswagen nincs vezető pozícióban, elég jó helyzetben vannak ahhoz, hogy továbbra is erős szereplői legyenek a jövő autóiparának.

Forrás: InsideEVs

https://insideevs.com/news/516173/vw-ceo-autonomous-not-electrification/

Brit képviselők szerint bármely lépés, amely lehetővé teszi az önvezető autók intelligens autópályákon való közlekedését, jelentősen rontja az utak biztonságát.

Az új típusú járművek közlekedését az év későbbi részében engedélyezik a brit autópályákon alacsony sebességnél.

De a Commons közlekedési bizottságának intelligens autópálya-biztonsággal kapcsolatos vizsgálata azt mondja, hogy az önvezető vagy autonóm autókra való áttérés komoly biztonsági problémákat okozhat. Valamint az intelligens autópályák és más utak teljes biztonságossá tételének egyetlen módja az, hogy teljesen megszabadulnak a járművezetőktől és a technológiára hagyjuk az irányítást.

A Brit Közlekedési Minisztérium közölte, hogy az „automatizált sávtartó rendszerek” lesznek az első engedélyezett automata vezetési módok. Ezeknél a rendszereknél a technológia szabályozza az autó helyzetét és sebességét a sávban, és a jármű sebességét 60 km/h-ra korlátozza.

Sarah Simpson, a közlekedéstervezés szakértője, aki független felülvizsgálatot végzett az intelligens autópályákon, elmondta a képviselőknek, hogy „komolyan aggódik” az autonóm autók főbb utakra való beengedése miatt.

Elmondta, hogy az önvezető járműveknek „egy válaszuk” van a sávjukban előttük bekövetkező meghibásodásokra, és az „a fékezés, és nem a kanyarodás vagy bármi más, amit egy emberi sofőr tenne”.

A biztonsággal kapcsolatban megjegyezte: „Az elkövetkező években óriási az esély arra, hogy a helyzet jelentősen rosszabbodjon, mielőtt a technológiai megoldások reményt adnának a javulásra”.

Mike Mackinnon tanácsadó, a Közlekedési Minisztérium egykori köztisztviselője elmondta: „Az utak akkor lesznek a legbiztonságosabbak, ha nincs sofőr, és teljesen automatizált járművek közlekednek az utakon, amelyek kommunikálnak egymással.”

A bizottságnak azt mondták, hogy a „dinamikus”, leállósávval rendelkező intelligens autópályák bevezetése során – amelyeket most a csak forgalmi sávokból álló (ALR) verzióval helyettesítenek – „túlnyomórészt a költségmegtakarításokra összpontosítottak”. Sarah Simson szerint ez egy olyan útkialakításra való váltást jelent, amely „kevésbé biztonságos, hogy kevesebb költséggel járjon”.

A hivatalos adatok azt mutatják, hogy a hagyományos autópályákon évente 16 üzemzavar fordul elő forgalmi sávban mérföldenként, míg az ALR intelligens autópályákon 62.

Miss Simpson a forgalmi sávban való lerobbanást „potenciális katasztrófának” nevezte. A bizottságnak azt mondták, hogy az intelligens autópályákat lefedő CCTV hálózatot nem „figyelik aktívan”, mivel egyetlen megyei irányítószobában akár 300 kép is lehet, amelyet „az emberek nem képesek egyszerre nyomon követni”.

David Metz professzor, a University College London Közlekedési Tanulmányok Központjának elmondta, hogy a kormány 2050-re megnövekedett forgalmi szintet becslő modelljeit „félreértelmezték”. Azt állította, hogy a modellek „optimizmusra hajlanak”, amelyet azért építettek be, hogy „garantáljanak” egy adott eredményt.

A miniszterek megígérték, hogy a biztonság javítása érdekében a radar technológiát jövőre hozzáillesztik az intelligens autópálya-hálózathoz. A kampányolók azonban a hálózat felszámolását és a leállósávok visszaállítását szorgalmazták.

A 2019-ig tartó öt évben összesen 38 ember vesztette életét az intelligens autópályákon.

Forrás: DailyMail

https://www.dailymail.co.uk/news/article-9695011/Self-driving-cars-make-smart-motorways-dangerous.html

Az önvezető autók általában egy óriás forgó hengerrel a tetejükön közlekednek, ez a lidar. A lidar infravörös fény impulzusokat küld ki, és méri az időtartamot, amíg az a tárgyakról visszaverődik. Így egy pontokból álló 3D térképet hoz létre, amely pillanatképként mutatja az autó környezetét.

A lidar egyik hátránya, hogy 3D adathalmaza óriási és számításigényes. Például egy tipikus 64 csatornás érzékelő másodpercenként több mint 2 millió pontot produkál. A további térbeli dimenzió miatt a korszerű 3D-s modellek 14-szer több számítást igényelnek a kép 2D-s megfelelőjéhez képest. Ez azt jelenti, hogy a hatékony navigálás érdekében a mérnököknek először általában 2D-re kell összecsukniuk az adatokat – ennek mellékhatása az, hogy jelentős információvesztést okoz.

Az MIT egy csapata egy önvezető rendszeren dolgozik, amely gépi tanulást használ, így nincs szükség egyedi kézi hangolásra. Új end-to-end keretrendszerük autonóm módon tud navigálni, csak a nyers 3D-s pontfelhő-adatokat és az alacsony felbontású GPS-térképeket felhasználva, hasonlóan a mai okostelefonokhoz.

A nyers lidar adatokból a végpontok közötti tanulás számítási szempontból intenzív folyamat, mivel hatalmas mennyiségű érzékszervi információit igényel a számítógéptől a kormányzás megtanulásához. Emiatt a csapatnak új mély tanulási összetevőket kellett megterveznie, amelyek hatékonyabban kihasználják a modern GPU-hardvereket, hogy valós időben irányítsák a járművet.

“Optimalizáltuk megoldásainkat algoritmusok és rendszer szempontjából egyaránt, nagyjából 9-szeres kumulatív gyorsulást értünk el a meglévő 3D lidar megközelítésekhez képest” – mondta Ph.D. Zhijian Liu diák, aki a cikk társszerzője volt Alexander Amini mellett.

A tesztek során a kutatók kimutatták, hogy rendszerük csökkentette azoknak az eseteknek a számát, amikor az embernek át kellett vennie az irányítást a géptől, még az érzékelők súlyos meghibásodásai esetén is.
Az önvezető autók kameráinak, valamint a rendszerek lidar érzékelőinek hasonló problémái vannak rossz időjárási viszonyok közt, mint az emberi szemnek a tükröződés miatt, amikor például egy alagútból hirtelen kiér a fényre. Ennek kezelésére az MIT csapatának rendszere különböző súlyokat rendel az egyes előrejelzésekhez egy döntés meghozatalakor. (Egy alagútból való kilépéskor például minden előrejelzést figyelmen kívül hagyna, amely bizonytalan a pontatlan szenzoros adatoknak köszönhetően.)

A csapat „hibrid bizonyításos fúzió”-nak nevezi megközelítését, mivel egyesíti a különböző irányítási döntéseket a mozgásra vonatkozó választásainak meghozatala során.

“Azáltal, hogy a modell bizonytalansága szerint összesíti a kontroll-előrejelzéseket, a rendszer alkalmazkodni tud a váratlan eseményekhez” – mondja Daniela Rus, az MIT professzora, a tanulmány egyik vezető szerzője.
Sok szempontból maga a rendszer három korábbi MIT-projekt fúziója:

• MapLite, kézzel hangolt keret nagyfelbontású 3D-s térképek nélküli vezetéshez
• “variációs végpontok közötti navigáció”, gépi tanulási rendszer, amelyet emberi vezetési adatok felhasználásával képeznek ki, hogy megtanulják, hogyan kell navigálni.
• SPVNAS, egy hatékony 3D mély tanulási megoldás, amely optimalizálja a neurális architektúrát és a következtetési könyvtárat.

“Kihasználtuk a térkép nélküli vezetési megközelítés előnyeit, és kombináltuk a végpontok közötti gépi tanulással, így nincs szükségünk szakértő programozókra a rendszer kézi hangolásához” – mondja Amini.

Következő lépésként a csapat azt tervezi, hogy rendszerét továbbra is a valós világban – kedvezőtlen időjárási körülmények és más járművekkel való dinamikus interakcióban – teszteli, hogy egyre összetettebbé váljon.

Forrás: Tech Xplore

https://techxplore.com/news/2021-05-efficient-lidar-self-driving-cars.html

Az elektromos jármű gyártás jelenleg egy „beágyazott szén” kihívással néz szembe, mondta Jefferies Simon Powell, globális kutatási vezető a CNBC-nek. „A kormányok által megcélzott környezetkímélő hatás érdekében a felhasználóknak tovább meg kell tartaniuk elektromos autóikat, mint a hagyományos benzines járműveket.”
Ennek oka az, hogy „óriási mennyiségű” a szénkibocsátás a járművekhez szükséges acél, alumínium és üveg előállítása és összeszerelése során. A probléma súlyosabb az elektromos járművek esetében, mivel ezek általában nehezebbek, mint benzines társaik.

„A gyárból való kikerülésükig az elektromos járművek károsabbak a környezetre,” mondta. „Több bennük az acél. A fékek nagyobbak. Az akkumulátorok nehezebbek.”

Relatíve nagyobb súlyuk annak köszönhető, hogy a gyártók elsősorban a hatótávolságra fókuszálnak az elektromos autók esetében, mondta Powell. Szemben a benzines motorokkal, amelyek már évtizedek óta az utakon vannak, az elektromos járművek töltési infrastruktúrája még kevésbé kiépített globálisan.

Powell előrejelzése szerint azonban az elektromos járművekben a „beágyazott szén” várhatóan végül a hagyományos járművekhez hasonló szintre csökken.

„A problémát a zöldebb acél oldja meg,” mondta. „Meg kell vizsgálni a hidrogén felhasználásának lehetőségét az acél gyártási folyamatában is.”

„Nem hiszem, hogy sok ember foglalkozik az acélipar zöldebbé tételével,” mondta Powell, beismerve, hogy nagy kihívást jelent az ágazat globális szén-dioxid mentesítése.

A fémet ma nagyrészt kokszból állítják elő, míg az alacsony szén-dioxid-kibocsátású acélgyártás általában erőforrás-igényesebb és költségesebb.

„Azt hiszem, ez hosszú ideig fog tartani. Nagy beruházásokról beszélünk, hosszútávú megtérüléssel” – mondta Powell.
Eközben a befektetőknek figyelemmel kell kísérniük az akkumulátortechnológia fejlődését is, mivel a nagyobb energiasűrűségű cellák elősegítik az elektromos járművek tömegének és potenciálisan a beágyazott szénnek a csökkentését – mondta Powell.

Forrás: CNBC

https://www.cnbc.com/2021/05/27/jefferies-on-the-carbon-challenges-in-electric-vehicle-manufacturing.html

A Tesla bejelentette, hogy hivatalosan is átáll a radar nélküli „Tesla Vision”-re a 3-as és az Y Modellen.
Ennek során az autógyártó figyelmeztet az Autopilot szolgáltatásainak néhány korlátozására.

Az elmúlt hónapokban a Tesla arról beszélt, hogy az Autopilot és a Full Self-Driving (Teljes Önvezetés) technológiát kizárólag a kamerákon alapuló számítógépes látás használatára helyezi át, és már nem támaszkodik az előre néző radarjára. Most pedig bejelentették, hogy teljesen eltávolítják a radart az Egyesült Államokban gyártott 3-as és Y Modellekről.

Folytatjuk az átállást kamera alapú Autopilot rendszerünkre a Tesla Vision-re. Az észak-amerikai piacra gyártott 3-as és Y-típusú járművek 2021 májusi szállításuktól kezdve már nem lesznek felszerelve radarral. Ezek lesznek az első Tesla járművek, amelyek a kamerával való látásra és az idegháló feldolgozásra támaszkodnak az Autopilot, a Teljes Önvezetés és bizonyos aktív biztonsági funkciók biztosításához. Azokat az ügyfeleket, akik 2021 májusa előtt rendeltek Tesla Vision-re támaszkodó autót, a szállítás előtt a Tesla fiókjukon keresztül értesítjük a változásról.
Az autógyártó figyelmeztetett, hogy az átállás néhány alap korlátozással fog járni az Autosteer, az Autopilot és a Full Self-Driving csomagba tartozó Smart Summon funkciók esetében:

Az Autosteer-t maximum 120 km/h-ra korlátozzák és hosszabb minimum követési távolságot határoznak meg hozzá.
A Smart Summon (amennyiben a felszereltség része) és az Emergency Lane Departure Avoidance (Vészhelyzetben sávelhagyást elkerülő rendszer) funkciók szállításkor letilthatók.

Szokás szerint a Tesla azt tervezi, hogy a technológia fejlesztését az éteren keresztüli szoftverfrissítések révén biztosítja, hogy helyreállítsák ezeket a funkciókat és javítsák jelenlegi képességeiket:

Az elkövetkezendő hetekben elkezdjük helyreállítani ezeket a funkciókat egy sor, az éteren keresztüli szoftverfrissítés révén. Az összes többi elérhető Autopilot és Teljes önvezető funkció a szállításkor lesz aktív, a megrendelés konfigurációjától függően.

A Tesla Vision legújabb változatát először a Tesla Full Self-Driving Beta programjának részeként fejlesztették ki, amelyet korai hozzáférési programjukban teszteltek.

Elon Musk vezérigazgató úgy látja, hogy a Tesla Vision az év végére elvezet a valóban 5. szintű autonóm vezetési rendszerhez, de ebben már korábban is tévedett.

A Tesla azt is megerősítette, hogy a Kínában gyártott S és az X modell, valamint a 3-as és Y-modell is áttér a Tesla Vision-re, bár határidőt erre nem mondott.

A kamerákon alapuló számítógépes látás gondolata azon alapul, hogy jelenleg az emberi agy az egyetlen ismert rendszer, amely képes vezetni. Ez pedig a szemből kapja az információkat, amihez a kamerák állnak a legközelebb.
A jármű körüli, különböző látómezővel rendelkező kamerákkal a Tesla jobb látást érhet el, mint az emberek, és már csak a számítógépes látás problémáját kell megoldani, amely az autógyártó véleménye szerint már nincsen messze.

Forrás: Electrek

https://electrek.co/2021/05/25/tesla-vision-without-radar-warns-limitations-first/

2030 már nincs messze, és az autóipar sok változást, jobb minőséget és izgalmas új járműveket ígér. Sajnos az nem várható, hogy autóink a következő évtizedben repülni fognak, de a szakértők úgy gondolják, hogy néhány városban már fognak addigra önvezető járművek közlekedni.
A benzines autók még az utakon lesznek, de kezdenek majd eltűnni, tekintve, hogy a nagy autógyártók, mint a Volvo, a BMW, a Volkswagen és mások már csak teljesen elektromos autókat ígérnek 2030-ra.

De mitől lesznek a szakértők szerint az autók különlegesebbek 2030-ban, mint most?
Az autóipar egyre nagyobb teljesítményű, ugyanakkor környezetbarát járművekre törekszik, amelyeket jó minőségű alapanyagokból akar előállítani. Vélhetőleg a következő években az iparágnak meg kell küzdenie azzal, hogy megtalálja az egyensúlyt a luxus, a teljesítmény, a biztonság és az ár között, de ha ez sikerül, akkor számtalan lehetőség áll majd nyitva előtte.

A fő tényezők, amelyek különlegessé és kiemelkedővé teszik majd az autókat, az autók tervezése és kivitelezése lesznek. Ezt már láthattuk a Porsche-nál. A Porsche Taycan a világ legkiválóbb elektromos autója, mert egyensúly van a teljesítmény, a finom vezetési tényezők, a nagyszerű stílus, a csúcstechnika és a kiváló minőségű alkatrészek között.

Az autók sikerének receptje 2030-ra annak megértése lesz, hogy hogyan tegyék vonzóvá őket. Az embereknek akarniuk kell az autókat, biztonságosnak kell érezniük a vezetésüket, emellett elegendő térre és kényelemre is szükségük van.

Több elektromos autó lesz-e az utakon 2030-ban, mint most?

Brandon Mason, a PwC igazgatója és az Egyesült Államok mobilitási vezetője elmondta: „Az autógyártók nagy téteket tesznek az elektromos járművekre”. Jelenleg jelentős mennyiségű tőke van az EV-kben. Az inflexiós pontot azonban csak a következő évtized közepén láthatjuk. Az akkumulátorok továbbra is költségkímélők.”

Van már néhány ultra-luxus autógyártó, aki bejelentette elektromos járműveit. Az első Bentley, valamint a Rolls-Royce elektromos autók 2025-re esedékesek, és a Jaguar XJ Sedan is készen áll arra, hogy elektromos autóként is piacra dobják.

Nem feledkezhetünk meg a Tesláról sem. A szakértők úgy vélik, hogy izgalmas új autókat hoznak majd a piacra, amelyek megfizethetőbbek, valamint jobb hatótávolságot biztosítanak a közeljövőben.

A Mercedes-Benz is piacra dobott egy új csúcsautót, az EQS-t. Ez egy elektromos autó, amely több mint 435 mérföld távolságot tesz lehetővé. A Mercedes-Benz előrejelzése szerint 2030-ra szállításuk felét plug-in hibridek és teljesen elektromos autók teszik majd ki.

Bár az előrejelzések szerint 2030-ra sok elektromos autó lesz az utakon, de van még néhány akadály az autóipar előtt. Az autók akkumulátorai továbbra is drágábbak lesznek az ICE modellekhez képest, és a városoknak projekteket kell indítaniuk annak biztosítására, hogy elegendő töltőállomás álljon rendelkezésre az autók töltéséhez.
Önvezetők lesznek-e az autók 2030-ra?

A gondolat, hogy olyan autókkal közlekedjünk, amelyek helyettünk vezetnek, miközben mi más dolgokkal foglalkozhatunk néhány ember számára vonzó, míg másokat megijeszt. A szakértők szerint az önvezető autók lecserélhetik a taxikat és a közösségi közlekedést, például a buszokat a városokban.

De ahogy az elektromos autók sem olcsók, az autonóm járműveknek is megvan az ára. „Minden egyes ilyen járműben több száz ezer dollárnyi technológia van,” mondta Brauer. „A belátható jövőben nem hiszem, hogy az önvezető autók magántulajdonba kerülnének.”

A szakértők úgy gondolják, hogy a 4-es vagy 5-ös szintű autonómiával rendelkező járművek 2030 elején érkeznek meg az utakra.

Vajon az utak jobbak lesznek 2030-ra vagy bonyolultabbak?
2030-ra várhatóan az utak biztonságosabbá és kevésbé bonyolulttá válnak a vezetők számára. Emellett az előrejelzések szerint az utak alacsony szén-dioxid-kibocsátással járnak majd, mivel kevesebb energiát fogyasztanak, és fenntartható anyagokat használnak fel. Az utak proaktívak is lehetnek, és hozzájárulhatnak a kibocsátás csökkentéséhez.

Az Egis Group szerint: „2030-ra az utak ipari objektummá válnak. Még nem lesznek automatizáltak, de a vezetéstámogató rendszerek jelentősen elterjednek a piacon. Biztonságosabbak, könnyebben használhatók és környezetbarátabbak lesznek. ”

Forrás: Hotcars

https://www.hotcars.com/the-automotive-industry-in-2030-heres-what-the-experts-think/

A teljesen autonóm járművek még mindig messze vannak a valóságtól, ezt mutatja a Waymo robotaxija, amely az arizonai utakon haladva nem tudott megküzdeni a forgalomterelő bójákkal.

Az interneten közzétett videóban a Waymo robotaxi leállt, amikor egy forgalomterelő bója közelébe került, és ezzel akadályozta a forgalmat. A Waymo robotaxi szolgáltatásában a biztonsági vezetők hiánya miatt a jármű több percen át meg sem mozdult, így az utasnak segítséget kellett hívnia.

A Waymo robotaxijai jelenleg az autonómia 4. szintjén működnek, ami azt jelenti, hogy “minden körülmények között el tudják végezni az összes vezetési feladatot és figyelemmel kísérik a környezetet bizonyos körülmények között”. A videó szerint ezek a körülmények nem foglalják magukban azt, amikor a jármű forgalomterelő bója közelében halad.
Összehasonlításképpen: egy 5. szintű autonómiával rendelkező autó önállóan közlekedhet ugyanolyan képességekkel, mint egy emberi vezető. Az 5. szintű autonómia egy teljesen önálló járművet jelent, amely bárhová és bármikor el tud jutni.

Bár már több vállalat fejlesztett az autonómia 4. szintjén álló járművet, 5. szintű jármű még várat magára.
Tavaly a Tesla vezérigazgatója, Elon Musk azt nyilatkozta, hogy cége közel áll ahhoz, hogy “alapvető funkciókat” biztosítson az 5. szintű autonóm vezetéshez.

„Biztos vagyok abban, hogy el fogjuk érni az 5. szintű vagy alapvetően teljes autonómiát, és azt hiszem ez nincs is nagyon messze,” mondta akkor Musk.

Bár ezóta a kijelentése óta Musk nem tett hivatalos bejelentést az 5. szintű autonóm járművekkel kapcsolatban. Ehelyett a Tesla nemrég elismerte a kaliforniai Gépjármű Minisztériumnak, hogy önvezető szoftvere csak 2. szintű automatizációval rendelkezik.

A Waymo robotaxi szolgáltatása tavaly október óta nyitva áll a nagyközönség számára. Először 2017-ben kezdődött próbaként, és 2020 elején a vállalat úgy döntött, hogy a továbbiakban nem alkalmaz biztonsági vezetőket vagy távoli operátorokat az általános nyilvános használat felvezetéseként.

A múlt hónapban az Alphabet tulajdonában lévő Waymo 2,25 milliárd dollárt kapott az első külső finanszírozási fordulón keresztül. Ezt a finanszírozási kört a Silver Lake, a Kanadai Nyugdíjterv-befektetési Tanács és a Mubadala Investment Company vezette, további befektetőkkel, köztük a Magna International, az Andreessen Horowitz és az AutoNation, valamint az Alphabet társasággal.

Forrás: ZDnet

https://www.zdnet.com/article/waymo-robotaxis-struggle-to-appropriately-react-when-around-traffic-cones/

Bár a Volkswagen leginkább az elektromos meghajtás felé való nyitásra fókuszál a cégben való változtatások terén, a vállalat vezetője mégis úgy látja, hogy az önvezető technológia fogja leginkább megváltoztatni az autókat. Herbert Diess szerint az autonóm vezetési funkciók hozzáadása sokkal nagyobb változást jelent, mint a meghajtás elektromosra váltása.

A Volkswagen jelenleg átszervezi üzleti tevékenységet, hogy több elektromos autót tudjon gyártani, azzal a végcéllal, hogy a következő évtized közepe táján teljesen áttérjen csak az elektromos járművek előállítására. Már most is befektet több akkumulátorgyár létrehozásába szerte a világon annak érdekében, hogy elláthassa akkumulátorral az összes leendő EV-jét. Csak ebben az évben 1 millió jármű eladását tervezi, és 2025-re globális EV-vezetővé akar válni.

De Herbert Diess-nek abban igaza lehet, hogy az önvezetés sokkal inkább megváltoztathatja az autókat a jelenleg ismertekhez képest, mint az elektromosítás.

Az utóbbi időben már kaptunk ízelítőt abból, hogy milyen szinten hathat az autók kialakítására az önvezetés: néhány autónak forgatható, dönthető ülései vannak, rendhagyó belső terekkel, míg másoknak már ablakai sincsenek, amin ki lehetne nézni.

De az is lehet, hogy az önvezetés nem fejlődött olyan gyorsan, mint számíthatnánk rá az alapján, hogy mennyi pénzt költenek a fejlesztésére. Sok cég, nem csak autógyártók, dolgozik az automata vezetés tökéletesítésén, és az AlixPartners tanácsadó cég szerint az önvezetés technikai költségei az évtized végére legalább 60 százalékkal csökkennek majd.

Ez több cég számára teszi lehetővé, hogy automata technológiát használjon megfizethetőbb alkalmazásokban. A hírek szerint a Volkswagen évente mintegy 3 milliárd dollárt költ szoftverekre, bár nem minden pénzt fordítanak az önvezetésre. Diess azt is elmondta, hogy bár szoftver téren a Volkswagen nincs vezető pozícióban, elég jó helyzetben vannak ahhoz, hogy továbbra is erős szereplői legyenek a jövő autóiparának.

Forrás: InsideEVs

https://insideevs.com/news/516173/vw-ceo-autonomous-not-electrification/

Brit képviselők szerint bármely lépés, amely lehetővé teszi az önvezető autók intelligens autópályákon való közlekedését, jelentősen rontja az utak biztonságát.

Az új típusú járművek közlekedését az év későbbi részében engedélyezik a brit autópályákon alacsony sebességnél.

De a Commons közlekedési bizottságának intelligens autópálya-biztonsággal kapcsolatos vizsgálata azt mondja, hogy az önvezető vagy autonóm autókra való áttérés komoly biztonsági problémákat okozhat. Valamint az intelligens autópályák és más utak teljes biztonságossá tételének egyetlen módja az, hogy teljesen megszabadulnak a járművezetőktől és a technológiára hagyjuk az irányítást.

A Brit Közlekedési Minisztérium közölte, hogy az „automatizált sávtartó rendszerek” lesznek az első engedélyezett automata vezetési módok. Ezeknél a rendszereknél a technológia szabályozza az autó helyzetét és sebességét a sávban, és a jármű sebességét 60 km/h-ra korlátozza.

Sarah Simpson, a közlekedéstervezés szakértője, aki független felülvizsgálatot végzett az intelligens autópályákon, elmondta a képviselőknek, hogy „komolyan aggódik” az autonóm autók főbb utakra való beengedése miatt.

Elmondta, hogy az önvezető járműveknek „egy válaszuk” van a sávjukban előttük bekövetkező meghibásodásokra, és az „a fékezés, és nem a kanyarodás vagy bármi más, amit egy emberi sofőr tenne”.

A biztonsággal kapcsolatban megjegyezte: „Az elkövetkező években óriási az esély arra, hogy a helyzet jelentősen rosszabbodjon, mielőtt a technológiai megoldások reményt adnának a javulásra”.

Mike Mackinnon tanácsadó, a Közlekedési Minisztérium egykori köztisztviselője elmondta: „Az utak akkor lesznek a legbiztonságosabbak, ha nincs sofőr, és teljesen automatizált járművek közlekednek az utakon, amelyek kommunikálnak egymással.”

A bizottságnak azt mondták, hogy a „dinamikus”, leállósávval rendelkező intelligens autópályák bevezetése során – amelyeket most a csak forgalmi sávokból álló (ALR) verzióval helyettesítenek – „túlnyomórészt a költségmegtakarításokra összpontosítottak”. Sarah Simson szerint ez egy olyan útkialakításra való váltást jelent, amely „kevésbé biztonságos, hogy kevesebb költséggel járjon”.

A hivatalos adatok azt mutatják, hogy a hagyományos autópályákon évente 16 üzemzavar fordul elő forgalmi sávban mérföldenként, míg az ALR intelligens autópályákon 62.

Miss Simpson a forgalmi sávban való lerobbanást „potenciális katasztrófának” nevezte. A bizottságnak azt mondták, hogy az intelligens autópályákat lefedő CCTV hálózatot nem „figyelik aktívan”, mivel egyetlen megyei irányítószobában akár 300 kép is lehet, amelyet „az emberek nem képesek egyszerre nyomon követni”.

David Metz professzor, a University College London Közlekedési Tanulmányok Központjának elmondta, hogy a kormány 2050-re megnövekedett forgalmi szintet becslő modelljeit „félreértelmezték”. Azt állította, hogy a modellek „optimizmusra hajlanak”, amelyet azért építettek be, hogy „garantáljanak” egy adott eredményt.

A miniszterek megígérték, hogy a biztonság javítása érdekében a radar technológiát jövőre hozzáillesztik az intelligens autópálya-hálózathoz. A kampányolók azonban a hálózat felszámolását és a leállósávok visszaállítását szorgalmazták.

A 2019-ig tartó öt évben összesen 38 ember vesztette életét az intelligens autópályákon.

Forrás: DailyMail

https://www.dailymail.co.uk/news/article-9695011/Self-driving-cars-make-smart-motorways-dangerous.html

Az önvezető autók általában egy óriás forgó hengerrel a tetejükön közlekednek, ez a lidar. A lidar infravörös fény impulzusokat küld ki, és méri az időtartamot, amíg az a tárgyakról visszaverődik. Így egy pontokból álló 3D térképet hoz létre, amely pillanatképként mutatja az autó környezetét.

A lidar egyik hátránya, hogy 3D adathalmaza óriási és számításigényes. Például egy tipikus 64 csatornás érzékelő másodpercenként több mint 2 millió pontot produkál. A további térbeli dimenzió miatt a korszerű 3D-s modellek 14-szer több számítást igényelnek a kép 2D-s megfelelőjéhez képest. Ez azt jelenti, hogy a hatékony navigálás érdekében a mérnököknek először általában 2D-re kell összecsukniuk az adatokat – ennek mellékhatása az, hogy jelentős információvesztést okoz.

Az MIT egy csapata egy önvezető rendszeren dolgozik, amely gépi tanulást használ, így nincs szükség egyedi kézi hangolásra. Új end-to-end keretrendszerük autonóm módon tud navigálni, csak a nyers 3D-s pontfelhő-adatokat és az alacsony felbontású GPS-térképeket felhasználva, hasonlóan a mai okostelefonokhoz.

A nyers lidar adatokból a végpontok közötti tanulás számítási szempontból intenzív folyamat, mivel hatalmas mennyiségű érzékszervi információit igényel a számítógéptől a kormányzás megtanulásához. Emiatt a csapatnak új mély tanulási összetevőket kellett megterveznie, amelyek hatékonyabban kihasználják a modern GPU-hardvereket, hogy valós időben irányítsák a járművet.

“Optimalizáltuk megoldásainkat algoritmusok és rendszer szempontjából egyaránt, nagyjából 9-szeres kumulatív gyorsulást értünk el a meglévő 3D lidar megközelítésekhez képest” – mondta Ph.D. Zhijian Liu diák, aki a cikk társszerzője volt Alexander Amini mellett.

A tesztek során a kutatók kimutatták, hogy rendszerük csökkentette azoknak az eseteknek a számát, amikor az embernek át kellett vennie az irányítást a géptől, még az érzékelők súlyos meghibásodásai esetén is.
Az önvezető autók kameráinak, valamint a rendszerek lidar érzékelőinek hasonló problémái vannak rossz időjárási viszonyok közt, mint az emberi szemnek a tükröződés miatt, amikor például egy alagútból hirtelen kiér a fényre. Ennek kezelésére az MIT csapatának rendszere különböző súlyokat rendel az egyes előrejelzésekhez egy döntés meghozatalakor. (Egy alagútból való kilépéskor például minden előrejelzést figyelmen kívül hagyna, amely bizonytalan a pontatlan szenzoros adatoknak köszönhetően.)

A csapat „hibrid bizonyításos fúzió”-nak nevezi megközelítését, mivel egyesíti a különböző irányítási döntéseket a mozgásra vonatkozó választásainak meghozatala során.

“Azáltal, hogy a modell bizonytalansága szerint összesíti a kontroll-előrejelzéseket, a rendszer alkalmazkodni tud a váratlan eseményekhez” – mondja Daniela Rus, az MIT professzora, a tanulmány egyik vezető szerzője.
Sok szempontból maga a rendszer három korábbi MIT-projekt fúziója:

• MapLite, kézzel hangolt keret nagyfelbontású 3D-s térképek nélküli vezetéshez
• “variációs végpontok közötti navigáció”, gépi tanulási rendszer, amelyet emberi vezetési adatok felhasználásával képeznek ki, hogy megtanulják, hogyan kell navigálni.
• SPVNAS, egy hatékony 3D mély tanulási megoldás, amely optimalizálja a neurális architektúrát és a következtetési könyvtárat.

“Kihasználtuk a térkép nélküli vezetési megközelítés előnyeit, és kombináltuk a végpontok közötti gépi tanulással, így nincs szükségünk szakértő programozókra a rendszer kézi hangolásához” – mondja Amini.

Következő lépésként a csapat azt tervezi, hogy rendszerét továbbra is a valós világban – kedvezőtlen időjárási körülmények és más járművekkel való dinamikus interakcióban – teszteli, hogy egyre összetettebbé váljon.

Forrás: Tech Xplore

https://techxplore.com/news/2021-05-efficient-lidar-self-driving-cars.html

Az elektromos jármű gyártás jelenleg egy „beágyazott szén” kihívással néz szembe, mondta Jefferies Simon Powell, globális kutatási vezető a CNBC-nek. „A kormányok által megcélzott környezetkímélő hatás érdekében a felhasználóknak tovább meg kell tartaniuk elektromos autóikat, mint a hagyományos benzines járműveket.”
Ennek oka az, hogy „óriási mennyiségű” a szénkibocsátás a járművekhez szükséges acél, alumínium és üveg előállítása és összeszerelése során. A probléma súlyosabb az elektromos járművek esetében, mivel ezek általában nehezebbek, mint benzines társaik.

„A gyárból való kikerülésükig az elektromos járművek károsabbak a környezetre,” mondta. „Több bennük az acél. A fékek nagyobbak. Az akkumulátorok nehezebbek.”

Relatíve nagyobb súlyuk annak köszönhető, hogy a gyártók elsősorban a hatótávolságra fókuszálnak az elektromos autók esetében, mondta Powell. Szemben a benzines motorokkal, amelyek már évtizedek óta az utakon vannak, az elektromos járművek töltési infrastruktúrája még kevésbé kiépített globálisan.

Powell előrejelzése szerint azonban az elektromos járművekben a „beágyazott szén” várhatóan végül a hagyományos járművekhez hasonló szintre csökken.

„A problémát a zöldebb acél oldja meg,” mondta. „Meg kell vizsgálni a hidrogén felhasználásának lehetőségét az acél gyártási folyamatában is.”

„Nem hiszem, hogy sok ember foglalkozik az acélipar zöldebbé tételével,” mondta Powell, beismerve, hogy nagy kihívást jelent az ágazat globális szén-dioxid mentesítése.

A fémet ma nagyrészt kokszból állítják elő, míg az alacsony szén-dioxid-kibocsátású acélgyártás általában erőforrás-igényesebb és költségesebb.

„Azt hiszem, ez hosszú ideig fog tartani. Nagy beruházásokról beszélünk, hosszútávú megtérüléssel” – mondta Powell.
Eközben a befektetőknek figyelemmel kell kísérniük az akkumulátortechnológia fejlődését is, mivel a nagyobb energiasűrűségű cellák elősegítik az elektromos járművek tömegének és potenciálisan a beágyazott szénnek a csökkentését – mondta Powell.

Forrás: CNBC

https://www.cnbc.com/2021/05/27/jefferies-on-the-carbon-challenges-in-electric-vehicle-manufacturing.html

A Tesla bejelentette, hogy hivatalosan is átáll a radar nélküli „Tesla Vision”-re a 3-as és az Y Modellen.
Ennek során az autógyártó figyelmeztet az Autopilot szolgáltatásainak néhány korlátozására.

Az elmúlt hónapokban a Tesla arról beszélt, hogy az Autopilot és a Full Self-Driving (Teljes Önvezetés) technológiát kizárólag a kamerákon alapuló számítógépes látás használatára helyezi át, és már nem támaszkodik az előre néző radarjára. Most pedig bejelentették, hogy teljesen eltávolítják a radart az Egyesült Államokban gyártott 3-as és Y Modellekről.

Folytatjuk az átállást kamera alapú Autopilot rendszerünkre a Tesla Vision-re. Az észak-amerikai piacra gyártott 3-as és Y-típusú járművek 2021 májusi szállításuktól kezdve már nem lesznek felszerelve radarral. Ezek lesznek az első Tesla járművek, amelyek a kamerával való látásra és az idegháló feldolgozásra támaszkodnak az Autopilot, a Teljes Önvezetés és bizonyos aktív biztonsági funkciók biztosításához. Azokat az ügyfeleket, akik 2021 májusa előtt rendeltek Tesla Vision-re támaszkodó autót, a szállítás előtt a Tesla fiókjukon keresztül értesítjük a változásról.
Az autógyártó figyelmeztetett, hogy az átállás néhány alap korlátozással fog járni az Autosteer, az Autopilot és a Full Self-Driving csomagba tartozó Smart Summon funkciók esetében:

Az Autosteer-t maximum 120 km/h-ra korlátozzák és hosszabb minimum követési távolságot határoznak meg hozzá.
A Smart Summon (amennyiben a felszereltség része) és az Emergency Lane Departure Avoidance (Vészhelyzetben sávelhagyást elkerülő rendszer) funkciók szállításkor letilthatók.

Szokás szerint a Tesla azt tervezi, hogy a technológia fejlesztését az éteren keresztüli szoftverfrissítések révén biztosítja, hogy helyreállítsák ezeket a funkciókat és javítsák jelenlegi képességeiket:

Az elkövetkezendő hetekben elkezdjük helyreállítani ezeket a funkciókat egy sor, az éteren keresztüli szoftverfrissítés révén. Az összes többi elérhető Autopilot és Teljes önvezető funkció a szállításkor lesz aktív, a megrendelés konfigurációjától függően.

A Tesla Vision legújabb változatát először a Tesla Full Self-Driving Beta programjának részeként fejlesztették ki, amelyet korai hozzáférési programjukban teszteltek.

Elon Musk vezérigazgató úgy látja, hogy a Tesla Vision az év végére elvezet a valóban 5. szintű autonóm vezetési rendszerhez, de ebben már korábban is tévedett.

A Tesla azt is megerősítette, hogy a Kínában gyártott S és az X modell, valamint a 3-as és Y-modell is áttér a Tesla Vision-re, bár határidőt erre nem mondott.

A kamerákon alapuló számítógépes látás gondolata azon alapul, hogy jelenleg az emberi agy az egyetlen ismert rendszer, amely képes vezetni. Ez pedig a szemből kapja az információkat, amihez a kamerák állnak a legközelebb.
A jármű körüli, különböző látómezővel rendelkező kamerákkal a Tesla jobb látást érhet el, mint az emberek, és már csak a számítógépes látás problémáját kell megoldani, amely az autógyártó véleménye szerint már nincsen messze.

Forrás: Electrek

https://electrek.co/2021/05/25/tesla-vision-without-radar-warns-limitations-first/

2030 már nincs messze, és az autóipar sok változást, jobb minőséget és izgalmas új járműveket ígér. Sajnos az nem várható, hogy autóink a következő évtizedben repülni fognak, de a szakértők úgy gondolják, hogy néhány városban már fognak addigra önvezető járművek közlekedni.
A benzines autók még az utakon lesznek, de kezdenek majd eltűnni, tekintve, hogy a nagy autógyártók, mint a Volvo, a BMW, a Volkswagen és mások már csak teljesen elektromos autókat ígérnek 2030-ra.

De mitől lesznek a szakértők szerint az autók különlegesebbek 2030-ban, mint most?
Az autóipar egyre nagyobb teljesítményű, ugyanakkor környezetbarát járművekre törekszik, amelyeket jó minőségű alapanyagokból akar előállítani. Vélhetőleg a következő években az iparágnak meg kell küzdenie azzal, hogy megtalálja az egyensúlyt a luxus, a teljesítmény, a biztonság és az ár között, de ha ez sikerül, akkor számtalan lehetőség áll majd nyitva előtte.

A fő tényezők, amelyek különlegessé és kiemelkedővé teszik majd az autókat, az autók tervezése és kivitelezése lesznek. Ezt már láthattuk a Porsche-nál. A Porsche Taycan a világ legkiválóbb elektromos autója, mert egyensúly van a teljesítmény, a finom vezetési tényezők, a nagyszerű stílus, a csúcstechnika és a kiváló minőségű alkatrészek között.

Az autók sikerének receptje 2030-ra annak megértése lesz, hogy hogyan tegyék vonzóvá őket. Az embereknek akarniuk kell az autókat, biztonságosnak kell érezniük a vezetésüket, emellett elegendő térre és kényelemre is szükségük van.

Több elektromos autó lesz-e az utakon 2030-ban, mint most?

Brandon Mason, a PwC igazgatója és az Egyesült Államok mobilitási vezetője elmondta: „Az autógyártók nagy téteket tesznek az elektromos járművekre”. Jelenleg jelentős mennyiségű tőke van az EV-kben. Az inflexiós pontot azonban csak a következő évtized közepén láthatjuk. Az akkumulátorok továbbra is költségkímélők.”

Van már néhány ultra-luxus autógyártó, aki bejelentette elektromos járműveit. Az első Bentley, valamint a Rolls-Royce elektromos autók 2025-re esedékesek, és a Jaguar XJ Sedan is készen áll arra, hogy elektromos autóként is piacra dobják.

Nem feledkezhetünk meg a Tesláról sem. A szakértők úgy vélik, hogy izgalmas új autókat hoznak majd a piacra, amelyek megfizethetőbbek, valamint jobb hatótávolságot biztosítanak a közeljövőben.

A Mercedes-Benz is piacra dobott egy új csúcsautót, az EQS-t. Ez egy elektromos autó, amely több mint 435 mérföld távolságot tesz lehetővé. A Mercedes-Benz előrejelzése szerint 2030-ra szállításuk felét plug-in hibridek és teljesen elektromos autók teszik majd ki.

Bár az előrejelzések szerint 2030-ra sok elektromos autó lesz az utakon, de van még néhány akadály az autóipar előtt. Az autók akkumulátorai továbbra is drágábbak lesznek az ICE modellekhez képest, és a városoknak projekteket kell indítaniuk annak biztosítására, hogy elegendő töltőállomás álljon rendelkezésre az autók töltéséhez.
Önvezetők lesznek-e az autók 2030-ra?

A gondolat, hogy olyan autókkal közlekedjünk, amelyek helyettünk vezetnek, miközben mi más dolgokkal foglalkozhatunk néhány ember számára vonzó, míg másokat megijeszt. A szakértők szerint az önvezető autók lecserélhetik a taxikat és a közösségi közlekedést, például a buszokat a városokban.

De ahogy az elektromos autók sem olcsók, az autonóm járműveknek is megvan az ára. „Minden egyes ilyen járműben több száz ezer dollárnyi technológia van,” mondta Brauer. „A belátható jövőben nem hiszem, hogy az önvezető autók magántulajdonba kerülnének.”

A szakértők úgy gondolják, hogy a 4-es vagy 5-ös szintű autonómiával rendelkező járművek 2030 elején érkeznek meg az utakra.

Vajon az utak jobbak lesznek 2030-ra vagy bonyolultabbak?
2030-ra várhatóan az utak biztonságosabbá és kevésbé bonyolulttá válnak a vezetők számára. Emellett az előrejelzések szerint az utak alacsony szén-dioxid-kibocsátással járnak majd, mivel kevesebb energiát fogyasztanak, és fenntartható anyagokat használnak fel. Az utak proaktívak is lehetnek, és hozzájárulhatnak a kibocsátás csökkentéséhez.

Az Egis Group szerint: „2030-ra az utak ipari objektummá válnak. Még nem lesznek automatizáltak, de a vezetéstámogató rendszerek jelentősen elterjednek a piacon. Biztonságosabbak, könnyebben használhatók és környezetbarátabbak lesznek. ”

Forrás: Hotcars

https://www.hotcars.com/the-automotive-industry-in-2030-heres-what-the-experts-think/

A teljesen autonóm járművek még mindig messze vannak a valóságtól, ezt mutatja a Waymo robotaxija, amely az arizonai utakon haladva nem tudott megküzdeni a forgalomterelő bójákkal.

Az interneten közzétett videóban a Waymo robotaxi leállt, amikor egy forgalomterelő bója közelébe került, és ezzel akadályozta a forgalmat. A Waymo robotaxi szolgáltatásában a biztonsági vezetők hiánya miatt a jármű több percen át meg sem mozdult, így az utasnak segítséget kellett hívnia.

A Waymo robotaxijai jelenleg az autonómia 4. szintjén működnek, ami azt jelenti, hogy “minden körülmények között el tudják végezni az összes vezetési feladatot és figyelemmel kísérik a környezetet bizonyos körülmények között”. A videó szerint ezek a körülmények nem foglalják magukban azt, amikor a jármű forgalomterelő bója közelében halad.
Összehasonlításképpen: egy 5. szintű autonómiával rendelkező autó önállóan közlekedhet ugyanolyan képességekkel, mint egy emberi vezető. Az 5. szintű autonómia egy teljesen önálló járművet jelent, amely bárhová és bármikor el tud jutni.

Bár már több vállalat fejlesztett az autonómia 4. szintjén álló járművet, 5. szintű jármű még várat magára.
Tavaly a Tesla vezérigazgatója, Elon Musk azt nyilatkozta, hogy cége közel áll ahhoz, hogy “alapvető funkciókat” biztosítson az 5. szintű autonóm vezetéshez.

„Biztos vagyok abban, hogy el fogjuk érni az 5. szintű vagy alapvetően teljes autonómiát, és azt hiszem ez nincs is nagyon messze,” mondta akkor Musk.

Bár ezóta a kijelentése óta Musk nem tett hivatalos bejelentést az 5. szintű autonóm járművekkel kapcsolatban. Ehelyett a Tesla nemrég elismerte a kaliforniai Gépjármű Minisztériumnak, hogy önvezető szoftvere csak 2. szintű automatizációval rendelkezik.

A Waymo robotaxi szolgáltatása tavaly október óta nyitva áll a nagyközönség számára. Először 2017-ben kezdődött próbaként, és 2020 elején a vállalat úgy döntött, hogy a továbbiakban nem alkalmaz biztonsági vezetőket vagy távoli operátorokat az általános nyilvános használat felvezetéseként.

A múlt hónapban az Alphabet tulajdonában lévő Waymo 2,25 milliárd dollárt kapott az első külső finanszírozási fordulón keresztül. Ezt a finanszírozási kört a Silver Lake, a Kanadai Nyugdíjterv-befektetési Tanács és a Mubadala Investment Company vezette, további befektetőkkel, köztük a Magna International, az Andreessen Horowitz és az AutoNation, valamint az Alphabet társasággal.

Forrás: ZDnet

https://www.zdnet.com/article/waymo-robotaxis-struggle-to-appropriately-react-when-around-traffic-cones/

A Tesla jelenlegi fejlett vezetősegítő rendszere, az Autopilot 2014 óta az elektromos autók standard kiegészítő funkciója. Számtalan otthoni videófelvételt készítettek róla, ahogy a számítógép hibátlanul teljesít: az autót a sáv közepén tartja, lelassít, még sávot is vált és lemegy a lehajtón az autópályáról. Mivel az Autopilot továbbfejlesztése, a Teljes Önvezető Mód (FSD) bétaprogramja októberben megérkezett, a korai hozzáféréssel rendelkező felhasználók már azt is bemutatták, mire képes az autonóm rendszer következő szintje.

A legnagyobb probléma az, hogy az FSD mostantól lehetővé teszi az Autopilot rendszer működését bármely városi utcán, nemcsak az autópályákon és a főbb átkötő utakon. Az egyik FSD-videó alapján, amely bemutatja a rendszer működését, ez nem tűnik problémamentesnek. A videó márciusban készült a kaliforniai Oakland utcáin egy sofőrrel és egy utassal az első ülésen.

Oakland belvárosán sokkal bonyolultabb áthajtani, mint a külváros széles útjain és kiszámítható helyzeteiben közlekedni, és úgy tűnt, a Tesla nem túl jól oldotta meg a dolgot. FSD módban az autó túlságosan óvatosnak tűnt, és minden apró dologtól „megijedt”. A videóban a sofőr és az utas egy ponton megjegyzik egymásnak: “Úgy viselkedik, mint egy részeg”. Egyik pillanatban az autó egyszer csak megáll, míg a másikban túlságosan közel kerül a szembejövő forgalomhoz, amikor megfelelő távolságban próbál elmenni egy kerékpáros mellett. Egy ponton az autó egy csak balra kanyarodó sávban halad, de azután továbbmegy egyenesen a parkoló autók felé. A 13 perces videó alatt a Teslára többször rádudálnak, mert túl lassan kanyarodik be, és túl sokszor áll meg, általában úgy tűnik azért, mert azt gondolja, hogy egy gyalogos túl közel van. „Az emberek nagyon türelmetlenné váltak körülöttünk,” mondta az autó vezetője. A vezető átveszi néhányszor az irányítást, egyszer azért, mert úgy tűnik, hogy a Tesla nem tud teljesíteni egy balra kanyarodást. Röviden a videó a Tesla zavartságát és az emberek frusztrációját mutatja be.
Egy februári videó címe találóan jegyzi meg, hogy az „FSD Béta még nem áll készen az önvezetésre”. A Tesla hagyja, hogy a felhasználók bekapcsolják az FSD-t sűrű, városi utakon, miközben a rendszer nem képes kezelni a helytelenül közlekedő gyalogosokat, a nem jól látható útjelzéseket és azt az általános káoszt, ami San Fransisco belvárosában jellemző.

A Teslának engedélye van autonóm járművei tesztelésére Kaliforniában, amelynek során biztonsági vezetőnek is tartózkodnia kell az autóban. A Tesla az egyetlen autonóm autóipari vállalat, amely alkalmazottak helyett felhasználókkal teszteli a rendszerét.

Az FSD-t folyamatosan fejlesztik és finomítják, de a felhasználók továbbra is tapasztalták, hogy városi környezetben küzd a balra kanyarodással és a megfelelő sávválasztással. Ugyanakkor észrevehető volt a fejlődés a gyalogosok észlelésében és a más járművektől való távolság tartásában.

Elon Musk, a Tesla vezérigazgatója szerint az FSD hamarosan megjelenő frissítése olyan változtatásokat tartalmaz majd, amelyekből látszik, hogy a rendszer sokat “tanult”, miután az elmúlt fél évben való használat során sok adatot gyűjtöttek.

Az Országos Autópálya Közlekedésbiztonsági Hivatal (NHTSA) jelezte, hogy tájékoztatták az új funkcióról. A Reutersnek a múlt hónapban kiadott nyilatkozatukban az NHTSA illetékesei azt mondták, hogy “szorosan figyelemmel kísérik az új technológiát”, és “nem haboznak lépéseket tenni a lakosság védelmére a biztonsági kockázatokkal szemben”.

Április végén Pete Buttigieg, az Egyesült Államok közlekedési titkára kijelentette, hogy “Bármennyire is kifinomult a technológia, a sofőrnek figyelmesnek kell lennie a kormánykerék mögött.” Hangsúlyozta, hogy az olyan fejlett vezetési rendszerek, mint az Autopilot, a sofőröket segítik, nem pedig lecserélik őket.

Más autonóm vezetőt segítő rendszerek másképp működnek, mint a Tesla FSD-je. Először is, a többi rendszer nem teszi lehetővé a felhasználók számára, hogy bármelyik úton bekapcsolják a funkciót. A legtöbb csak bizonyos autópálya-szakaszokon működik, amelyeket a vállalatok előzetesen feltérképeztek.

A Nissan ProPilot Assist rendszere az Autopilothoz hasonlóan működik, mivel az autópálya mellett nagyobb utakon is használható. De kisebb város utcákon már nem.

A Ford új rendszere, a BlueCruise inkább a General Motors Super Cruise szolgáltatására hasonlít. Mindkettő ellenőrzi, hogy a sofőrök továbbra is figyeljenek, miközben az autó az autópályán halad. Úgy tűnik, hogy a Tesla rendszere nem figyeli a vezetőt a kormánykerék érintés-érzékelőin túl, amint azt a Consumer Reports nemrégiben bemutatta.

A Ford vezérigazgatója az év végére jelzi vezetőt segítő rendszerének megjelenésér az F-150 teherautóknál és a Mustang Mach-E EV-nél. Nem hagyta ki a Teslának szóló megjegyzést sem: „Autóinkat teszteltük a valódi utakon, így a felhasználóinknak már nem kell.”

Forrás: Mashable

https://mashable.com/article/tesla-full-self-driving-autonomous-fail/?europe=true

A nemrégiben két ember halálát okozó Tesla baleset újraélesztette az „önvezető” technológiák képességeiről és biztonságosságáról szóló vitákat.

A Tesla autók „autopilot” rendszerrel rendelkeznek, amely figyeli a forgalmat, és az útjelzéseket, emellett a cég nemrég állt elő egy fejlettebb „teljes önvezetés” rendszerrel, amely automatikus navigációt, a közlekedési jelzések felismerését és még sok mást ígér.

A vizsgálatok szerint senki nem ült a Tesla vezető ülésében a baleset pillanatában. A cég vezetője, Elon Musk pedig azt állítja, hogy nem használtak önvezető funkciókat az ütközéskor. Ennek ellenére újra felmerült a kérdés, hogy mennyire biztonságosak ezek a technológiák.

A szakértők az autonóm jármű technológia öt szintjét különböztetik meg, a 0. szinttől (hagyományos jármű automatizáció nélkül) az 5. szintig (olyan jármű, amely önállóan el tud végezni mindent, amit egy emberi vezető).
A jelenleg a piacon elérhető automata vezetési megoldások esetében szükség van az emberi beavatkozásra. Azaz az ilyen járművek az automatizáció 1. (vezető segítése, pl. az autó sávban tartása, vagy sebesség fenntartása), vagy 2. szintjén (részleges automatizáció, pl. kormányzás, vagy sebesség kontrollja) állnak. Ez azt jelenti, hogy a vezető folyamatos figyelmére van szükség, hogy bármikor átvehesse az irányítást.

Forrás: The Conversation

A 3. szintű autonóm járművek már önállóan meg tudnak hozni néhány döntést, de a vezetőnek továbbra is ébernek kell maradnia, és átvennie az irányítást, ha a rendszer nem képes rá. Az utóbbi években előfordultak balesetek 2. és 3. szintű járműveknél is. Ezeket nagyrészt emberi hibának illetve annak tulajdonították, hogy ezeket az automata funkciókat összetévesztették a teljes önvezetéssel. Az autógyártókat és a szabályozókat sokszor kritizálták azért, hogy nem teszik elég ellenállóvá ezeket a rendszereket, a figyelmetlen vezetők általi helytelen használattal szemben.

Az automatizáció magasabb szintjén az embernek nem feltétlenül kell részt vennie a vezetési feladatokban. A vezető hatékonyan helyettesíthető a mesterséges intelligencia önvezető szoftverével. Ezen a szinten a jármű meghatározott helyen és időben képes átvenni a vezetési feladatot. A legjobb példa erre a Google Waymo robotaxi projektje. Más cégek is értek el jelentős eredményeket a területen, de azok a járművek nem érhetők el a nagyközönség számára.
Az 5. szintű rendszerek a valóban autonóm járművet jelentik, amelyek bárhol, bármikor tudnak önállóan közlekedni. A 4.-ről az 5. szintre fejlesztés nagyságrendileg nehezebb, mint a korábbi szinteken való előrelépés, és még évekbe telhet az elérése. Bár a szükséges technológiák gyorsan fejlődnek, de egyelőre nagy kihívás egy olyan jármű megalkotása, mely biztonságosan és szabályosan képes közlekedni emberi beavatkozás nélkül. A három fő akadály a technológia, a szabályozás és az elfogadottság.

Az önvezető szoftver a jól automatizált járművek kulcsfontosságú megkülönböztető jellemzője. A szoftver gépi tanulási algoritmusokon és mély tanulási ideghálózatokon alapul, amelyek virtuális neuronok millióit tartalmazzák, amelyek utánozzák az emberi agyat.

Az ideghálók nem tartalmaznak kifejezett „ha X történik, akkor csinálj Y” programozást. Inkább arra vannak kiképezve, hogy felismerjék és osztályozzák az objektumokat, a videók és képek millióinak példáival, valós vezetési körülmények alapján.

Minél változatosabb és reprezentatívabb az adat, annál jobban felismerik és reagálnak a különböző helyzetekre. Az ideghálók kiképzése olyasmi, mint amikor megfogjuk a gyermek kezét, az úton való átkeléskor, és megtanítjuk őket tanulni folyamatos tapasztalatok, ismétlések és türelem révén.

Bár ezek az algoritmusok nagyon pontosan képesek felismerni és osztályozni az objektumokat, mégsem tudják utánozni a vezetés bonyolult összetettségét. Az autonóm járműveknek nemcsak észlelniük és felismerniük kell az embereket és más tárgyakat, hanem kölcsönhatásba kell lépniük velük, meg kell érteniük és reagálniuk kell rájuk. Azt is tudniuk kell, mit tegyenek ismeretlen körülmények között. Megfelelően nagy számú lehetséges vezetési forgatókönyv bemutatása nélkül a mély tanulás eredménytelen lesz.

Forrás: The Conversation

A szabályalkotók világszerte azon küzdenek, hogy lépést tartsanak a technológia fejlődésével. Jelenleg az iparág nagyrészt önszabályozó annak meghatározásában, hogy a technológia elég biztonságos-e a közutakon való közlekedéshez. A szabályalkotóknak nagyrészt még nem sikerült ennek megállapítására megfelelő szabályokat hozni.
Bár az önvezető szoftverek teljesítményét valós körülmények között kell tesztelni, ez csak átfogó biztonsági tesztelés és értékelés után történhet meg . A szabályozóknak ki kell dolgozniuk egy sor szabvány tesztet, és arra kell kötelezniük a vállalatokat, hogy algoritmusaikat összehasonlítsák a sztenderd adatsorokkal, mielőtt járműveiket kiengedik az utakra.

Az engedélyezés fokozatos megközelítésére van szükség, amelyben az önvezető rendszert először szimulációkban, majd ellenőrzött valós környezetekben lehet értékelni. Amint a járművek átmennek egy meghatározott teszten, a szabályozók engedélyezhetik őket a közutakon.

A nyilvánosságot be kell vonni az önvezető járművek bevezetésével és engedélyezésével kapcsolatos döntésekbe. A bizalom elvesztését kockáztatják, ha az önvezető technológiákat nem szabályozzák a közbiztonság érdekében. A bizalom hiánya nemcsak azokat érinti, akik használni akarják a technológiát, hanem azokat is, akik megosztják velük az utat.

A szabályalkotóknak és az iparágnak erős, stabil biztonsági kultúrát kell létrehozniuk, amely irányt mutat az önvezető technológiák újításai számára. Enélkül az autonóm járművek nem jelennek meg egyhamar az utakon.

Forrás: The Conversation

https://theconversation.com/self-driving-cars-are-still-a-long-way-off-here-are-three-reasons-why-159234